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Enregistrement W2954752507 · doi:10.3389/fmars.2019.00326

Animal-Borne Telemetry: An Integral Component of the Ocean Observing Toolkit

2019· article· en· W2954752507 sur OpenAlexaff
Robert Harcourt, Ana M. M. Sequeira, Xuelei Zhang, Fabien Roquet, Kosei Komatsu, Michelle R. Heupel, Clive R. McMahon, Frederick G. Whoriskey, Mark G. Meekan, Gemma Carroll, Stephanie Brodie, Colin A. Simpfendorfer, Mark A. Hindell, Ian D. Jonsen, Daniel P. Costa, Barbara A. Block, Mônica M. C. Muelbert, Bill Woodward, Mike Weise, Kim Aarestrup, Martin Biuw, Lars Boehme, Steven J. Bograd, Dorian Cazau, Jean‐Benoît Charrassin, Steven J. Cooke, Paul D. Cowley, P J Nico de Bruyn, Tiphaine Jeanniard du Dot, Carlos M. Duarte, Victor M. Eguı́luz, Luciana C. Ferreira, Juan Fernández-Gracia, Kimberly T. Goetz, Yusuke Goto, Christophe Guinet, Mike O. Hammill, Graeme C. Hays, Elliott L. Hazen, Luis A. Hückstädt, Charlie Huveneers, Sara J. Iverson, Saifullah Arifin Jaaman, Kongkiat Kittiwattanawong, Kit M. Kovacs, Christian Lydersen, Tim Moltmann, Masaru Naruoka, Lachlan Phillips, Baptiste Picard, Nuno Queiroz, Gilles Reverdin, Katsufumi Sato, David Sims, Eva B. Thorstad, Michele Thums, Anne M. Treasure, Andrew W. Trites, Guy D. Williams, Yoshinari Yonehara

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans CanadaCarleton UniversityOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryComponent (thermodynamics)Environmental scienceOceanographyRemote sensingFisheryComputer scienceGeographyGeologyTelecommunicationsBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal telemetry is a powerful tool for observing marine animals and the physical environments that they inhabit, from coastal and continental shelf ecosystems to polar seas and open oceans. Satellite-linked biologgers and networks of acoustic receivers allow animals to be reliably monitored over scales of tens of meters to thousands of kilometres, giving insight into their habitat use, home range size, the phenology of migratory patterns and the biotic and abiotic factors that drive their distributions. Furthermore, physical environmental variables can be collected using animals as autonomous sampling platforms, increasing spatial and temporal coverage of global oceanographic observation systems. The use of animal telemetry therefore has the capacity to provide measures from a suite of essential ocean variables (EOVs) for improved monitoring of Earth’s oceans. Here we outline the design features of animal telemetry systems, describe current applications and their benefits and challenges, and discuss future directions. We describe new analytical techniques that improve our ability to not only quantify animal movements but to also provide a powerful framework for comparative studies across taxa. We discuss the application of animal telemetry and its capacity to collect biotic and abiotic data, how the data collected can be incorporated into ocean observing systems, and the role these data can play in improved ocean management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations240
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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